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一種自適應粒子群算法在云資源調度中的應用
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國家自然科學(xué)基金項目(61473216),陜西省教育廳科學(xué)研究計劃項目(17JK0459),西安建筑科技大學(xué)基礎研究項目(ZR18049) ,陜西省自然科學(xué)面上項目(2020JM-489)。


Application of an Adaptive Particle Swarm Algorithm in Cloud Scheduling
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    摘要:

    通過(guò)資源調度優(yōu)化提升云計算的效率并降低數據中心能耗是云計算領(lǐng)域的主要研究?jì)热葜弧AW尤核惴ǔS糜诮鉀Q資源調度問(wèn)題,然而粒子群算法在云計算資源調度應用中算法初期收斂速度快,后期收斂速度緩慢,易陷入局部尋優(yōu)。本文提出了一種自適應改進(jìn)的粒子群算法用于云計算資源調度問(wèn)題的研究,該算法通過(guò)自適應改進(jìn)粒子的個(gè)體學(xué)習因子和社會(huì )學(xué)習因子,以提高算法的全局探索能力,使得粒子逼近更優(yōu)解。實(shí)驗結果表明:本文提出的自適應粒子群算法不僅具備良好的收斂性和全局尋優(yōu)能力,同時(shí)能夠大幅度降低云資源調度中任務(wù)隊列的總完成時(shí)間。

    Abstract:

    Improving the efficiency of cloud computing and reducing the energy consumption of data center is one of the main research contents in cloud computing. Particle swarm optimization (PSO) is often used to solve resource scheduling problems. However, in the application of cloud computing resource scheduling, PSO has fast initial convergence speed, slow convergence speed and easy to fall into local optimization. in this paper, we propose an adaptive improved particle swarm optimization algorithm for cloud computing resource scheduling problem. the algorithm improves the individual learning factors and social learning factors of particles by adaptive improvement, in order to improve the global exploration ability of the algorithm and make the particles approximate the better solution. The experimental results show that the proposed adaptive PSO not only has good convergence and global optimization ability, but also can greatly reduce the total completion time of task queue in cloud resource scheduling.

    參考文獻
    相似文獻
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引用本文

張娟芝,段中興,熊福力.一種自適應粒子群算法在云資源調度中的應用計算機測量與控制[J].,2020,28(12):217-221.

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  • 收稿日期:2020-05-21
  • 最后修改日期:2020-05-29
  • 錄用日期:2020-05-29
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2020-12-15
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